CC BY
58УДК 620.9.002.5
МОДЕЛИРОВАНИЕ КРИТИЧЕСКИХ ИНФРАСТРУКТУР ЭНЕРГЕТИКИ С УЧЕТОМ ТРЕБОВАНИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Пяткова Наталья Ивановна
К.т.н., зав. лабораторией «Развитие ТЭК с позиций энергетической безопасности»
e-mail: nata@isem.irk.ru Береснева Наталья Михайловна К.т.н., научный сотрудник лаборатории «Живучести систем энергетики»
e-mail: beresneva@isem.irk.ru Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН 664033 г. Иркутск, ул. Лермонтова 130
Аннотация. В статье обоснована возможность исследования топливно-энергетического комплекса, объединяющего отраслевые системы энергетики, как критической инфраструктуры с позиций энергетической безопасности. Представлены разработанные модели для проведения исследований с учетом динамики, инструмент расчета и анализа состояний ТЭК в контексте критической инфраструктуры.
Ключевые слова: критическая инфраструктура, энергетическая безопасность, топливно-энергетический комплекс, энергетические системы, критически важные объекты (или критические объекты), пакет прикладных программ
1. Схема исследования критических инфраструктур энергетики с позиций энергетической безопасности. Исследования критических инфраструктур [1, 5, 7] в условиях высокого уровня развития информационных технологий стали одним из новых направлений исследований надежного энергоснабжения потребителей. В США энергетика рассматривается как один из секторов национальной критической инфраструктуры [5], в [7] предлагается рассматривать энергетику России как отдельную критическую инфраструктуру. Авторы считают, что, с учетом масштабов отраслевых систем энергетики России, имеет смысл рассматривать в качестве критических инфраструктур как топливно-энергетический комплекс (ТЭК) в целом, так и отдельные отраслевые системы энергетики. Исследования таких инфраструктур являются основной частью исследований проблем энергетической безопасности страны, под которой понимается сбалансированность спроса и предложения энергоресурсов [12]. Основное содержание задач исследований по обеспечению энергетической безопасности сводится к:
- прогнозированию условий функционирования и развития систем энергетики (СЭ, т.е. критических инфраструктур) и ТЭК (комплекса, состоящего из критических инфраструктур), с учетом возможных критических и чрезвычайных ситуаций (КС и ЧС);
- оценке состояния в этих условиях и выявлении потенциальных критически важных объектов (КВО) в системах топливо- и энергоснабжения потребителей;
- выбору альтернатив необходимых направлений и конкретных мер по предотвращению КС и ЧС в этих системах, по снижению их негативного воздействия с учетом дополнительных производственных и резервных возможностей СЭ и их способности по прохождению КС и ЧС (секционирование систем для локализации аварий, регулирование энергопотребления, отключение отдельных потребителей и др.).
Решаются эти задачи в рамках модельных сценарных исследований функционирования и развития СЭ и ТЭК в целом, учитывающих фактор ЭБ, ориентированных на линейные модели исследования большой размерности. Расчетные условия для этих исследований формируются на этапе качественного анализа информационной базы исследований. Проводятся эти исследования с помощью специализированных программ, основная задача которых - информационная поддержка моделирования состояний ТЭК в условиях КС и ЧС, с последующим расчетом и оценкой этих состояний. Важная компонента оценки состояний - выявление потенциальных КВО, определение степени их критичности в контексте исследуемых ситуаций. При этом под КВО понимают наиболее уязвимые элементы критических инфраструктур, нарушения в работе которых могут вызвать существенные сбои в надежном энергоснабжении потребителей. Это
соответствует данному в [10] определению, согласно которому КВО - "объекты, нарушение или прекращение функционирования которых приводит к потере управления экономикой Российской Федерации, субъекта Российской Федерации...необратимому негативному изменению или разрушению экономики Российской Федерации, субъекта Российской Федерации. либо существенному снижению безопасности жизнедеятельности населения.. .на длительный период". Обязательное условие выделения КВО в ТЭК - учет условия максимально возможного удовлетворения потребителей в случае реализации нештатных ситуаций, связанный с:
- выявлением и нейтрализацией разного рода угроз устойчивому топливо- и энергоснабжению потребителей (включая угрозы террористических актов на объектах ТЭК);
- анализом и оценкой состояния отраслевых систем энергетики в условиях КС и ЧС, являющихся реализацией угроз ЭБ;
- заблаговременной подготовкой объектов и систем ТЭК к работе во время ЧС, вызванных реализацией угроз различного вида.
Моделируемые при этом нештатные ситуации, как правило, связаны с резким ростом потребления в условиях сильных похолоданий (природной угрозы) на значительной территории европейской части страны. При этом максимальные сезонные отопительные нагрузки регионов в зависимости от их климатических условий, от состава потребителей в них могут отклоняться от среднемноголетних значений на значительную величину, вплоть до 20-30 %. Это может сопровождаться значительным ростом спроса на энергоресурсы как для единой климатической зоны, так и нескольких соседних регионов.
Не менее актуальна реализация техногенных угроз, связанных, в том числе, с износом и старением оборудования в отраслях энергетики. В отдельных отраслях энергетики проявления техногенных угроз может выражаться в аварийных ситуациях на транспорте, объектах добычи и производства энергоресурсов.
Так, в системе газоснабжения одним из наиболее опасных (по последствиям) фактором является возможность повреждения трансконтинентальных газопроводов, идущих из крупного газодобывающего района (Надым-Пур-Тазовский район Тюменской области) через Урал в европейскую часть России, поскольку природный газ в Европейской части России, на Урале и в Поволжье стал практически монопольным ресурсом в производстве электроэнергии и тепла. В системе нефтеснабжения таким сдерживающим фактором являются объекты системы, наиболее критичные с точки зрения поставок нефти на нефтеперерабатывающие заводы Поволжья. В угольной отрасли значительный вес имеют поставки экибастузских углей из Казахстана на отдельные электростанции юга уральского
федерального округа. В электроэнергетике значительные недопоставки могут быть вызваны разрывами связей между отдельными энергосистемами или аварийными ситуациями на конкретных электростанциях (например, крупная авария в Московской энергосистеме 2005 года на подстанции «Чагино», авария на Саяно-Шушенской ГЭС в 2009 г., системная авария на энергообъектах Сибирского федерального округа (СФО) из-за сбоя на Братской ГЭС в июне 2017 г.).
Оценить функционирование систем в этих условиях в рамках модельных исследований можно с помощью аппарата двойственных оценок [2]. Двойственные оценки в этом случае могут служить мерой дефицитности какого-либо ресурса, показывая при этом, как изменение ограничения этого ресурса на единицу может привести к изменению значения целевой функции на величину двойственной оценки [9]. В нашем случае таким ресурсом могут являться производственные возможности рассматриваемых технологических способов (мощности по добыче, производству, транспорту энергоресурсов, запасов разного назначения). При этом должны анализироваться двойственные переменные. Для объектов, производственных мощностей которых достаточно для выполнения требуемых технологических операций, значение соответствующей двойственной переменной будет равно нулю, для потенциальных КВО значения двойственной переменной будут меньше нуля. Ранг выявленных объектов характеризует степень нарушения энергоснабжения потребителей (его частичное или полное нарушение). Оценку состояния систем в условиях критических и чрезвычайных ситуаций предполагается проводить на базе экономико-математических моделей и инструментальных средствах проведения исследований, описанных ниже. Обобщенная онтология модельных исследований критических инфраструктур энергетики с позиций обеспечения ЭБ приведена на рис. 1.
Рис. 1. Онтология модельных исследований критических инфраструктур энергетики
2. Система экономико-математических моделей ТЭК для исследования поведения критических инфраструктур с позиций энергетической безопасности.
Возможные крупномасштабные последствия от нештатных ситуаций (КС и ЧС), складывающиеся при этом изменения, в том числе в отраслевой структуре, требуют специального анализа особенностей поведения критических инфраструктур (систем энергетики) вблизи их предельного состояния. Только иерархически построенная схема исследований и моделей может обеспечить условия для получения и согласования результатов исследований функциональных свойств отдельных СЭ и структурных соотношений в ТЭК, позволит совместно учесть физико-технические и технико-экономические характеристики рассматриваемых объектов. Онтология, представленная на рис. 2, иллюстрирует использование моделей функционирования и развития ТЭК, концептуально идентичных в содержательном аспекте, выраженном в выделении топливно-энергетических ресурсов, объектов (энергетических и экономико-организационных) и многоуровневых территориальных образований. Моделируемые объекты описываются технологическими и экономическими характеристиками, протекающими в них процессами (технологиями) преобразования ресурсов. Характер последних определяет тип объектов, идентифицирует энергетические (объекты добычи и переработки ресурсов, объекты их хранения и транспортировки) и организационно-экономические (различные категории потребителей, отраслевые
управленческие организации) объекты. Взаимодействие объектов, их объединение в группы и их территориальная привязка в моделях регламентируется управленческо-организационными связями, применимыми, в том числе, и к территориальным образованиям.
Рис. 2. Онтология моделей исследования ТЭК
Эти модели, различные по территориальной, временной и технологической иерархии, в контексте взаимосвязи задач функционирования и развития ТЭК имеют следующие особенности:
1. В моделях функционирования ТЭК имеет место детализированное представление объектов, работоспособность которых рассматривается в трех временных интервалах (сутки, месяц, квартал). Необходимость такой градации вызвана особенностями функционирования отдельных СЭ в условиях нештатных ситуаций при максимальной загрузке их производственных мощностей, особенно в отопительный период (например, учет декабрьского максимума нагрузки в электроэнергетической системе и учет суточных отборов газа из ПХГ в конце отопительного сезона). При этом территориально рассматриваются административные единицы страны (как правило, субъекты РФ).
2. В моделях развития ТЭК на технологическом уровне выделяются группы или типы объектов ТЭК, привязанные к федеральным округам страны. При этом прогнозирование ведется по временным интервалам в годовом разрезе.
В основе такой системы моделей лежит модель оценки территориально-производственной структуры ТЭК с учетом требований ЭБ, подробно рассмотренная в [8, 12]. Эта модель может использоваться в двух режимах:
- в режиме определения оптимального развития энергетических технологий (с учетом структурной избыточности в виде резервов мощностей, запасов топлива, взаимозаменяемости энергоресурсов) и оптимального распределения потребляемых энергоресурсов,
- в режиме определения недопоставок энергоресурсов (дефицитов ТЭР) в целом по стране и по отдельным регионам.
Модель оценки структуры ТЭК состоит из отраслевых подсистем энергетического комплекса (газовой, угольной, нефтеперерабатывающей (в части мазутоснабжения) отраслями, электро- и теплоэнергетикой), поддерживает территориальную и временную иерархию. В нее включен финансовый блок, описывающий инвестиционные затраты на реконструкцию, модернизацию действующих мощностей, вывод устаревшего оборудования, ввод новых мощностей на объектах энергетических отраслей. В ней же реализован учет динамики развития ситуации [6], который позволил отследить такие особенности многошагового процесса развития ТЭК, как:
• ввод новых производственных мощностей;
• демонтаж и консервацию старых объектов,
• реконструкцию объектов с изменением технологической схемы.
Реализован учет динамики в модели в виде T самостоятельных статических блоков,
каждый из которых описывает все территориальные и технологические связи ТЭК применительно к этапу t расчетного периода. Динамические связи между блоками строятся с помощью уравнений, формулирующих для всех x\ объектов ТЭК условие преемственности
их производительностей на различных этапах расчетного периода. Для первого этапа это условие записывается как
, (1) а для последующих этапов в виде уравнений
, (2) где - I Diu 1>Л JzH IL (Ц läiOi) к началу расчетного периода,
- производительность новой части технологии (объекта г) на этапе ^1,
- производительность действующей части технологии (объекта г) на этапе t,
- консервация части объекта г на этапе t,
- ликвидация части объекта г на этапе t.
Для удобства формирования связей уравнение (2) разбито на две части
Где Zlt-l - промежуточная переменная, характеризующая полную производительность
объекта г в начале этапа t. Она учитывает выбытие мощностей на этапе t и ввод новых мощностей на временном этапе t+1.
В целом модель используется для определения следующих характеристик (показателей):
- размеров недопоставок (дефицита) в отдельных видах энергоресурсов по рассматриваемым категориям потребителей, выделенным территориальным объединениям и в целом по стране, как величина невязки между заданной потребностью и возможностью производства данного вида энергоресурса (с учетом запасов, возможностей замещения этого вида энергоресурса у других потребителей и др.);
- изменений пропускных способностей межрайонных транспортных связей, определяемых путем сравнения соответствующих показателей рассматриваемого варианта с исходным;
- рекомендуемого рационального использования производственных мощностей энергетических объектов, а также распределения отдельных видов энергоресурсов по категориям потребителей.
3. Информационная поддержка исследований. Информационная поддержка исследований на динамической модели ТЭК реализована в модернизированном «универсальном» модуле распределенного ППП «Корректива» [3-4]. В нем реализованы жесткие структуры представления данных (таблицами исходных и результирующих данных, конфигурационными настройками подготовки информации), автоматическая сборка данных из источников (форм статистической отчетности и предметных баз данных), автоматическое формирование расчетных файлов модели, поиск узких мест с последующей их идентификацией (в том числе, картографической) в контексте полученных результатов
расчета. Регламент процедур подготовки данных в модуле прописан в правилах автоматической сборки состояний, описывающих основные технологии используемой модели с привязкой к источникам информации, в правилах задания динамических связей между соседними состояниями. Правила автоматической сборки состояний представлены блоком правил преобразования ресурсов внутри территорий, правилами транспортировки ресурсов между ними. Правила задания динамических связей между соседними состояниями ТЭК, в соответствии с основной концепцией организации динамического моделирования в модуле, представлены характеристиками этих состояний и характеристиками самих связей. Суть концепции состоит в следующем:
1. Организация раздельного моделирования статических состояний ТЭК по опорным годам, отдельного моделирования динамических связей между сформированными статическими состояниями.
2. Применение уникальной единой кодировки для моделирования статических состояний ТЭК, расширяемой дополнительной идентификацией временной принадлежности состояний на этапе проведения расчетов.
3. Применение уникальной (отличной от представления состояний ТЭК) единой кодировки для моделирования динамических связей между состояниями. Поддержка типизации этих связей на всем временном интервале с привязкой к конкретным технологиям состояний.
4. Поддержка механизма задания динамических связей между соседними временными состояниями в виде «правил», описывающих ресурсы и технологии связываемых статических состояний, ресурсы и технологии динамических связей этих состояний, включающих вспомогательную переменную для ослабления жесткости связи для отладки модели.
Реализованная в модуле технология проведения исследований (рис. 3) представлена следующими ключевыми этапами:
1. Этап формирования исходных данных, включающий их автоматическую подготовку на базе имеющихся источников (предметные таблицы, предметные базы данных), экспертную корректировку собранных данных, в том числе возможную корректировку правил задания динамических связей.
2. Этап подготовки и проведения расчетов, включающий генерацию автономных состояний ТЭК по опорным годам, генерацию уравнений связи между ними, формирование единого файла в формате решателя для проведения последующих расчетов.
3. Представление и анализ результатов расчета в табличной и картографической форме.
Данная технология полностью отражает итерационный цикл исследований, позволяет получить существующее решение с учетом возможного регулирования жесткости динамических связей.
4. Экспериментальные исследования по оценке состояния в критических инфраструктурах энергетики в условиях нештатных ситуаций. С использованием разработанных моделей и программных средств в рамках исследования влияния угроз энергетической безопасности на надежное энергоснабжение потребителей был проведен ряд экспериментальных расчетов. Первый цикл касался оценки состояния отраслевых систем в комплексе при реализации природной угрозы - похолодание в отдельных регионах и при одновременном наступлении похолодания в двух соседних регионах. Следующий цикл расчетов касался оценки недопоставок природного газа в регионы из центров добычи в условиях нештатных ситуаций, осложненных перекосами топливно-энергетического баланса европейских регионов в сторону этого ресурса.
Анализ готовности обеспечить спрос на котельно-печное топливо (КПТ), электрическую и тепловую энергию в условиях резких похолоданий был проведен на уровне федеральных округов по данным о производстве и потреблении за 2016 г. [11]. Месяц проведения такого ориентировочного анализа - январь, наиболее холодный по усредненным данным месяц в регионах России. Увеличение потребностей в энергоресурсах задается на 10% больше среднесуточной в обычных условиях. Рассматриваемый временной интервал реализации рассматриваемого резкого похолодания - сутки. Общая характеристика полученных результатов приведена в сводной таблице (табл. 1). Общая закономерность полученных результатов - появление дефицита у потребителей топлива европейских регионов страны, причем основную часть составляет природный газ, являющийся основным видом топлива в этих регионах. Повышенная потребность в электроэнергии погашалась за счет диверсификации выработки электроэнергии на разных типах электростанций и использовании резервов генерирующих мощностей при наличии топлива на тепловых электростанциях. При этом недостаток газа на ТЭС компенсировался резервами топочного мазута.
Рис. 3. Технология проведения исследований на динамической модели ТЭК
Поэтому следующим шагом стала оценка влияния важнейшей угрозы ЭБ -доминирующая роль природного газа в структуре топливно-энергетического баланса европейских регионов России. Действие этой угрозы усугублялось аварийностью, вызванной износом фондов объектов энергетики. Расчетными условиями проведения экспериментов стали:
- выбор временного интервала - первый квартал года, наиболее тяжелый с точки зрения состояния резервов и запасов в хранилищах (в т.ч. и газа в ПХГ);
- реализация аварийных ситуаций на отраслевых объектах (магистральные газопроводные коридоры, узловые компрессорные и насосные станции), связанных с территориями, наиболее чувствительными к потерям производственного потенциала отрасли.
Таблица 1. Дефицит КПТ и теплоэнергии при похолодании на территории отдельных
округов (в % от суточного потребления)*
Федеральные округа ВАРИАНТЫ ПОХОЛОДАНИЯ**
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Северо-Западный - 1,5/1, 2 0,4/0, 3 - 5,0/4, 1 5,0/5, 0 1,5/1, 2 1,6/1, 2 1,9/1, 6 0,8/0, 5 1,7/1,3
Центральный - - - - 3,1/3, 2 3,2/3, 2 1,4/1, 3 3,0/3, 0 3,2/3, 2 0,7/0, 7 2,7/2,7
Приволжский - 0,2/0, 1 0,2/0, 1 - 0,4/0, 3 0,3/0, 2 0,3/0, 2 0,3/0, 2 - 0,4/0, 3 -
Северо-Кавказски й - 4,8/7, 7 - - 5,8/9, 3 5,8/9, 2 5,8/9, 2 5,8/9, 2 5,8/9, 3 5,8/9, 3 5,8/9,3
Южный - - -/0,5 - - - - - - - 0,4/0,4
Уральский - - 0,2/0, 5 - - 1,0/5, 0 - - - 0,2/0, 5 -
Сибирский - 3,1/4, 0 - 0,6/0, 8 - - - - 4,2/5, 7 -
Дальневосточный - - - - - - - - - 0,4/0, 7 -
* Числитель - дефицит КПТ, знаменатель - дефицит теплоэнергии.-
s!« sjs
1 - похолодание в Северо-Западном ФО; 2 - похолодание в Уральском ФО; 3 - похолодание в Сибирском ФО; 4 - похолодание в Дальневосточном ФО; 5 - похолодание в Приволжском и Уральском ФО; 6 - похолодание в Приволжском и Центральном ФО; 7 - похолодание в Приволжском и Южном ФО; 8 - похолодание в Северо-Западном и Приволжском ФО; 9 -похолодание в Северо-Западном и Центральном ФО; 10 - похолодание в Сибирском и Уральском ФО И - похолодание в Северо-Западном и Уральском ФО
Как показывают расчеты, в результате аварии в Уральском ФО, характеризующемся высокой плотностью газотранспортных потоков, потенциальная недопоставка газа основным потребителям может составить около 14% за дни аварии. Наиболее весомо эта недопоставка может сказаться на потребителях Северо-Западного (недопоставка газа - 37%) и Центрального (недопоставка - 21%) федеральных округов. Эффект негативного воздействия аварии может быть компенсирован взаимозаменяемостью топлив. Анализ результатов показал, что с учетом возможностей замещения газа топочным мазутом и использования запасов и резервов в системах энергетики, недопоставка газа в целом по стране в этой ситуации составит 4,5% от потребностей рассматриваемого периода. Дефицит топочного мазута при этом составит 1,6%. В целом же эта аварийная ситуация может вызвать дефицит у потребителей топливно-энергетических ресурсов в размере 2,8% от суммарной квартальной потребности в них. На основе проведенных расчетов можно утверждать, что при сложившейся доле газа в ТЭБ европейской части страны более 70%, возможны негативные последствия, связанные с невозможностью компенсации недостающих объемов газа другими энергоресурсами при крупной аварии на магистральных газопроводах.
Заключение. Представленные в статье модельно-инструментальные средства позволяют проводить исследования по оценке различных нештатных ситуаций в критических инфраструктурах энергетики. Полученные с их помощью результаты подтверждают работоспособность созданных инструментальных средств, возможность их использования для оценки состояния систем энергетики и ТЭК, как критических инфраструктур, в нештатных ситуациях при различных вариантах их развития, и для выявления ограничений на объектах энергетики (транспорте, добычи, производстве, хранении), которые негативно влияют на надежное топливо- и энергоснабжение потребителей. Развитие исследований предполагает проработку методического аппарата по выявлению потенциально слабых звеньев (КВО) в ТЭК, способных существенно повлиять на надежное энергоснабжение потребителей, и проведения вычислительных экспериментов с использованием этого аппарата.
Результаты, приведенные в статье, получены при частичной финансовой поддержке Программы Президиума РАН № 1.33П и гранта РФФИ № 16-07-00474.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Защита критической инфраструктуры. Концепция основных мер защиты [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.bmi.bund.de/SharedDocs/downloads/DE/ publikationen/sprachvarianten/Basisschutzkonzept_kritische_Infrastrukturen_russisch.html
(дата обращения: 10.09.2017.)
2. Зоркальцев В.И. Методы прогнозирования и анализа эффективности функционирования системы топливоснабжения. М.: Наука. 1988. 144 с.
3. Еделев А.В., Пяткова Н.И., Чемезов А. В., Нгуен Хоай Нам. Программный комплекс «Корректива» для исследований долгосрочного развития топливно-энергетического комплекса Вьетнама // Программные продукты и системы. 2014. № 4. С. 211-216.
4. Еделев А.В., Сендеров С.М., Пяткова Н.И. Применение геоинформационных технологий для исследования проблем энергетической безопасности // Проблемы управления. 2015. № 2. С. 68-74.
5. Кондратьев А. Современные тенденции в исследовании критической инфраструктуры в зарубежных странах // Зарубежное военное обозрение. 2012. №1. С. 19-30.
6. Макаров А.А., Мелентьев Л.А. Методы исследования и оптимизации энергетического хозяйства. Новосибирск: Наука. 1973. 274 с.
7. Массель Л.В. Конвергенция исследований критических инфраструктур, качества жизни и безопасности // Информационные технологии и системы: Труды Шестой Международной научной конференции ИТиС. 2017. Челябинск: ЧелГУ. Науч. электрон. изд. ISBN 978-5-7271-1417-9. C. 170-175.
URL:http://iit.csu.ru/content/docs/science/itis2017/itis2017.pdf (дата обращения 10.09.2017)
8. Пяткова Н.И., Сендеров С.М., Пяткова Е.В. Методические особенности исследования проблем энергетической безопасности на современном этапе // Известия РАН. Энергетика. 2014. № 2. С.81-87.
9. Сакович В.А. Оптимальные решения экономических задач. Минск: Выш. школа. 1982. 272 с.
10. Сендеров С.М., Рабчук В.И., Еделев А.В. Особенности формирования перечня критически важных объектов газотранспортной сети России с учетом требований энергетической безопасности и возможные меры минимизации негативных последствий от чрезвычайных ситуаций на таких объектах // Известия РАН. Энергетика. 2016. № 1. С. 70-78.
11. Статистические формы Росстата за 2016 год: 4 ТЭР, 11 ТЭР, 6 ТП
12. Энергетическая безопасность России: проблемы и пути решения / Н.И. Пяткова [и др.], отв. ред. Н.И. Воропай, М.Б. Чельцов; Рос. Акад. Наук, Сиб. отд-ние, Ин-т систем энергетики им. Л.А. Мелентьева. Новосибирск: Изд-во СО РАН. 2011. 198 с.
UDK 620.9.002.5
MODELING OF CRITICAL ENERGY INFRASTRUCTURES TAKING INTO ACCONT ENERGY SECURITY Natalia I. Pyatkova
PhD, Head of Laboratory «Energy development from the standpoint of energy security»
e-mail: nata@isem.irk.ru Natalia M. Beresneva
PhD, Researcher of Laboratory «Energy systems survivability», e-mail: beresneva@isem.irk.ru Melentiev Energy Systems Institute Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences 130 str. Lermontova, Irkutsk, Russia, 664033
Abstract. The article substantiates the research capability of the fuel and energy complex, which includes the branch system energy as critical infrastructure from the standpoint of energy security. The developed model for research considering the dynamics of the tool, calculation and analysis of the state of FEC as a critical infrastructure is described.
Key words: critical infrastructures, energy security, fuel and energy complex, energy systems, critical important objects (or critical facilities), software package.
References
1. Zashchita kriticheskoj infrastruktury. Koncepciya osnovnyh mer zashchity [Protection of critical infrastructure. The concept of baseline protection] [Electronic resource]. Available at:
http: //www.bmi.bund.de/SharedDocs/downloads/DE/publikationen/sprachvarianten/
Basisschutzkonzept_kritische_Infrastrukturen_russisch.html (accessed 10.09.2017.) (in Russian)
2. Zorkaltsev V. Metody prognozirovaniya i analiza ehffektivnosti funkcionirovaniya sistemy toplivosnabzheniya [Methods of prediction and analysis of the effectiveness of the system of fuel supply] // M. Nauka = M. Science. 1988. 144 p. (in Russian)
3. Edelev A.V., Pyatkova N.I., Chemezov O.V., Nguyen Hoai Nam Programmnyj kompleks «Korrektiva» dlya issledovanij dolgosrochnogo razvitiya toplivno-ehnergeticheskogo kompleksa V'etnama [Software complex "Adjustment" for studies of long-term development of the fuel and energy complex of Vietnam] // Programmnye produkty i sistemy = Software
«Информационные и математические технологии в науке и управлении» 2017 № 3 (7)
products and systems. 2014. № 4. Pp. 211-216 (in Russian).
4. Edelev A.V., Senderov S.M., Pyatkova N.I. Primenenie geoinformacionnyh tekhnologij dlya issledovaniya problem ehnergeticheskoj bezopasnosti [The application of GIS technology to study the problems of energy security] // Problemy upravleniya = Problems of management. 2015. № 2. Pp. 68-74. (in Russian)
5. Kondratyev A. Sovremennye tendencii v issledovanii kriticheskoj infrastruktury v zarubezhnyh stranah [Modern trends in the study of critical infrastructure in foreign countries] // Zarubezhnoe voennoe obozrenie = Foreign military review. 2012. № 1. Pp. 19-30 (in Russian)
6. Makarov A.A., Melent'ev L.A. Metody issledovaniya i optimizacii ehnergeticheskogo hozyajstva [Methods of investigation and optimization of the energy sector]. Novosibirsk: Nauka = Novosibirsk: Science. 1973. 274 p. (in Russian)
7. Massel L.V. Konvergencija issledovanij kriticheskih infrastruktur, kachestva zhizni i bezopasnosti [Convergence of critical infrastructure, quality of life and safety researches]. Informacionnye tehnologii i sistemy : Trudy Shestoj Mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii ITIS = Information Technologies and systems: Proceedings of 6th International Science . Conference ITS. 2017. Cheljabinsk: ChelGU. Nauch. jelektron. izd = Science el. publ. ISBN 978-5-7271-1417-9. Pp. 170-175. URL: http://iit.csu.ru/content/docs/science/itis2017/ itis2017.pdf (Access data 10.05.2017)
8. Pyatkova N.I., Senderov S.M., Pyatkova E.V. Metodicheskie osobennosti issledovaniya problem ehnergeticheskoj bezopasnosti na sovremennom ehtape [Methodological features of research of problems of energy security at the present stage] // Izvestiya RAN. Energetika = Bulletin of the Russian Academy of Sciences. Energetics. 2014. № 2. Pp. 81-87 (in Russian)
9. Sakovich V.A. Optimal'nye resheniya ehkonomicheskih zadach = Optimal solutions of economic problems. Minsk: Vysh. Shkola = Minsk: Enter. School. 1982. 272 p. (in Russian)
10. Senderov S.M., Rabchuk V.I., Edelev A.V. Osobennosti formirovaniya perechnya kriticheski vazhnyh ob"ektov gazotransportnoj seti Rossii s uchetom trebovanij ehnergeticheskoj bezopasnosti i vozmozhnye mery minimizacii negativnyh posledstvij ot chrezvychajnyh situacij na takih ob"ektah [Features of formation of the list of critically important objects of the gas transport network of Russia with the requirements of energy security and possible measures to minimize adverse effects from emergency situations on such objects] // Izvestiya RAN. Energetika = Bulletin of the Russian Academy of Sciences. Energetics. 2016. № 1. Pp. 70-78 (in Russian)
11. Statisticheskie formy Rosstata za 2016 god: 4 TER, 11 TER, 6 TP = Statistical form Rosstat for the year 2016: 4 TER, TER 11, 6 TP
12. Energeticheskaya bezopasnost' Rossii: problemy i puti resheniya [Energy security of Russia: problems and solutions] // N.I. Pyatkova [et al.], ed. N.I. Voropai, M.B. Cheltsov. Novosibirsk: Izd-vo SO RAN = Novosibirsk: SB RAN Publ. 2011. 198 p. (in Russian)
